Python if函数跨向量 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Python+numpy实现函数向量化

Python本身对向量操作的支持并不是很好，需要借助列表推导式或函数式编程来实现，例如： >>> import random # 生成随机测试数据 >>> x = random.sample(range...(1000), 5) >>> y = random.sample(range(1000), 5) # 列表推导式，模拟向量减法 >>> [vecX-vecY for vecX, vecY in zip(...(x,y)] [-171, -370, -66, 282, 231] # 函数式编程，map，模拟向量加法 >>> list(map(lambda a, b: a+b, x, y)) [1067, 488..., 1486, 998, 327] Python扩展库numpy本身提供的大量函数都具有向量化的特点，并且可以把普通的Python函数向量化，可以使得Python操作向量更方便： >>> import...numpy as np # 定义一个普通的减法函数 >>> def sub(a, b): return a-b # 把减法函数向量化 >>> vecSub = np.vectorize(sub) >>>

3.1K5 0

Numpy 修炼之道（13）—— 将python函数向量化

推荐阅读时间：4min~5min 文章内容：使用Numpy将python函数向量化想要实现将python函数向量化，Numpy中的vectorize 和frompyfunc函数都可以满足要求。...vectorize 函数 Numpy的 vectorize 函数能够实现将普通的python函数转化成具有向量化的功能。...简单来说就是，如果一个python函数只能对单个元素进行某种处理操作，经过vectorize 转化之后，能够实现对一个数组进行处理。...更详细的内容请参见： https://docs.scipy.org/doc/numpy1.13.0/reference/generated/numpy.vectorize.html frompyfunc 函数...frompyfunc 函数可以实现类似的功能，不过它需要指定输入参数的个数与返回结果的个数。

3.5K7 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

向量函数的内积_向量的内积运算

对于函数内积，我想很多理工科的都理解，最常用的就是傅里叶变换，一个信号与很多个频率的基函数相乘，也就是信号与每个基函数做内积，求得在每个基函数上的占比，或者说是在该基函数上的投影大小，遍历全部基函数，就求得在全部基函数的占比...而函数内积的定义为：可能很多人会想为什么函数也可以有内积，为什么这样定义，它跟一般的向量内积又有什么联系呢？...回顾一下两个向量的内积：我们直到两个向量的内积可以看作是a向量投影到b向量，也可以看作是b向量投影到a向量；如果两个向量正交，那他们的内积就为零。...某种意义上，可见向量内积也可以看作是两者相似程度的度量。...回到函数的内积，若两个函数是离散的，即f[n],g[n],我们不就可以把该函数看作是一个在n维空间展开的向量可见一个离散函数的内积下形式是跟一般向量内积的形式是一致的。

1.2K3 0

python实现支持向量机之非线性支持向量机和核函数（理论五）

比如说图7-7，左图中的数据是线性不可分的，利用非线性变换将其转换为右图中的数据分布，再利用线性支持向量机就可以解决了。核函数是什么？核函数和映射函数之间的关系？...核函数在支持向量机中是怎么使用的？正定核的充分必要条件？常用的核函数？什么是非线性支持向量机？也就是将支持向量机中的对偶形式中的内积换成核函数。非线性支持向量机怎么学习？ ?

7242 0

python实现支持向量机之合页损失函数（理论四）

摘自统计学习方法，仅供自己复习所用。

4122 0

Python NumPy自定义向量化函数完整指南

向量化操作是 NumPy 的核心优势之一，通过避免 Python 的循环结构，直接在底层实现高效的数组运算。尽管 NumPy 内置了许多向量化操作，但在实际应用中，往往需要自定义函数以满足特殊需求。...为什么需要向量化函数在处理大规模数据时，Python 的循环效率较低，而 NumPy 的向量化操作通过底层优化显著提高了计算速度。...自定义向量化函数的优势包括：提升性能：减少 Python 层面的循环和函数调用，直接在底层操作数组。简化代码：通过向量化，避免冗长的循环和条件判断，使代码更易读。...向量化工具numpy.vectorize numpy.vectorize是 NumPy 提供的一个工具，用于将标量函数转换为可对数组操作的向量化函数。...自定义向量化函数详解基于标量函数的向量化自定义标量函数可以结合vectorize实现高效的数组运算。

1491 0

小程序跨页面函数调用

js函数文件：编辑此处注意一点：在export函数后面不要加逗号！虽然是在小程序里面，但是这是js文件，且不在page和component函数里面。js调用文件中，调用函数任意多个。...js调用函数文件：编辑此处使用花括号是因为导出方式不同，导入方式也就不同。编辑这种导出方式，在导入时，是必须使用花括号的。而直接赋值的方式：编辑是不使用花括号的。...所以使用图一(js函数文件图)的方式，两种导出方法都可行。

5K4 1

跨函数使用内存案例

include 3 struct student{ 4 int age; 5 }; 6 struct studnet * createStudent();//函数声明...，创建学生年龄 7 void showstudent(struct studnet *);//函数声明,输出学生年龄 8 int main(){ 9 strunct student * ps

3231 0

支持向量机多种核函数的比较

今天给大家演示下R语言做支持向量机的例子，并且比较下在不进行调参的默认情况下，4种核函数的表现情况。分别是：线性核，多项式核，高斯径向基核，sigmoid核。...支持向量机非常强，应用非常广泛，不管是分类还是回归都能用，万金油一样的算法。不过它的理论知识比随机森林复杂了非常多，但是实现起来并不难哈，我们就直接调包即可。加载数据和R包使用e1071包做演示。...library(modeldata) library(e1071) library(tidyverse) library(pROC) credit_df <- na.omit(credit_data) 做支持向量机前需要很多数据预处理...我们直接把剩下的核函数在训练集、测试集中的结果都提取出来，方便接下来使用。...其实这里你也可以写个函数哈，大神们都说只要重复超过3遍的都建议写函数实现... # 首先构建训练集中4个ROC对象 roc_train_linear <- roc(Linear_train_pred_df

3152 0

支持向量回归（多核函数）「建议收藏」

DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sklearn.datasets as datasets #支持向量回归...) y = np.sin(x) #数据加噪 y[::3]+=0.5-np.random.random(20) X_train = x.reshape(-1,1) Y_train = y 3.创建支持向量回归模型

5791 0

向量点乘与差乘的区别，以及python下np.dot函数

a·b=|a|·|b|·cosx x为a,b的夹角结果为数，且为标量例： A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=a1b1+a2b2+a3b3 叉乘（向量积...）：当向量a和b不平行的时候其模的大小为 |a×b|=|a|·|b|·sinx （实际上是ab所构成的平行四边形的面积）方向为 a×b和a，b都垂直且a,b,a×b成右手系当a和b平行的时候，结果为...0向量叉乘结果为矢量，且方向与为A、B矢量均垂直的方向。...参考文献参考文献2： dot函数 dot函数是np中的矩阵乘法，x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) x是m*n 矩阵，y是n*m矩阵则x.dot(y) 得到m*m矩阵矩阵乘法的应用实例如下

2.2K3 0

Python支持向量机（SVM）实例

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。...以下内容参考自https://www.cnblogs.com/luyaoblog/p/6775342.html的博客，并将原文中Python2的代码更新为Python3的代码。...Python3代码： Python from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...2. x = x[:, :2]是为方便后期画图更直观，故只取了前两列特征值向量训练。 3. sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集与测试集。...rbf核函数分类结果： ? 精确度： ?

1.4K2 0

「Python」矩阵、向量的循环遍历

在Python中，我们可以使用map()函数对list对象中的每一个元素进行循环迭代操作，例如： In [1]: a = [i for i in range(10)] In [2]: a Out[2]...map() 函数生成的是一个map对象，需要使用list()函数对其强制转换为list对象才可以。...apply() 在Pandas中，无论是矩阵（DataFrame）或者是向量（Series）对象都是有apply()方法的。...pandas.core.frame.Pandas'> Pandas(Index=1, a=20, b=30) Pandas(Index=2, a=30, b=40) 函数向量化...Series是一个向量，但是其中的元素却是一个个数值，如何将两个Series像两个数值元素一样进行使用？

1.4K1 0

使用Python列表实现向量运算

在Python中，列表支持与整数的乘法运算，但表示的是列表元素的重复，并生成新列表，如： >>> [1,2,3]*3 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] Python列表不支持与整数的加...、减、除运算，也不支持列表之间的减、乘、除操作，而加法运算则表示列表元素的合并，并生成新列表，如： >>> [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 对于向量而言，...经常需要这样的操作，例如向量所有分量同时加、减、乘、除同一个数，或者向量之间的加、减、乘、除运算，Python列表不支持这样的操作，但可以借助于内置函数或运算符模块来实现，如： >>> import...10)] >>> y [8, 1, 9, 7, 1, 5, 8, 4, 1, 9] >>> import operator >>> z = sum(map(operator.mul, x, y)) #向量内积...>>> z 278 >>> list(map(operator.add, x, y)) #向量对应元素相加 [10, 3, 18, 13, 8, 14, 10, 5, 3, 16] >>> list(

4.1K6 0

Python中的向量化编程

在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...但是对于机器学习领域广为使用的python语言而言，并没有内置这样的功能，毕竟python是一门通用语言。好消息是，借助一些第三方库，我们也可以很容易的处理向量数值运算。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。...更多关于numpy向量化编程的指导，可以参考这本开源的在线书籍：From Python to Numpy )

2.2K3 0

R语言基础练习-向量和函数的运用

" "student12""student14"提示：paste03.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果4.用函数计算向量g的长度说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开5.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开4.用函数计算向量g的长度load("gands.Rdata")length(g)## [1] 1005.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

2121 0

jquery跨js文件调用函数示例

1 var common_func; (function() { 2 common_func = { 3 load_hot_data...

5.2K3 0

向量点乘与差乘的却别，以及python下np.dot函数

b=|a|·|b|·cosx x为a,b的夹角结果为数，且为标量例： A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=a1b1+a2b2+a3b3 差乘：当向量...a和b不平行的时候其模的大小为 |a×b|=|a|·|b|·sinx （实际上是ab所构成的平行四边形的面积）方向为 a×b和a，b都垂直且a,b,a×b成右手系当a和b平行的时候，结果为0向量...参考文献 dot函数 dot函数是np中的矩阵乘法，x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) x是m*n 矩阵，y是n*m矩阵则x.dot(y) 得到m*m矩阵矩阵乘法的应用实例如下：

1.8K5 0

产学研用跨界对话，向量数据库研讨会回顾

，亿贝团队分享向量检索在工业界的实践。...产、学、研、用跨界对话，将会碰撞出怎样的火花？...更多详情请戳视频比赛简介与获奖方案分享此次比赛是被人工智能领域全球顶级学术会议 NeurIPS'21 接收的国际首届向量检索比赛，旨在促进向量检索领域的新技术发展，并展示其价值，并为相关研究者们提供合作平台...早期，向量检索的方法大多已在百万级数据集上验证，而随着数据类型和数量不断增长、应用场景不断丰富，实际生产中向量的数据级别已达到十亿、百亿，甚至更高的级别。在更大的数据集上，原来的方法是否还有效？...整个方案分三个步骤：数据在 SSD 中的存储优化，将向量数据分桶在内存里维护一个图索引，通过图索引去找桶向量搜索，每次找到相关的桶，随后对桶内向量逐一比对 Zilliz 团队的方案使用图索引方法

5922 0

python实现支持向量机之线性支持向量机定义（理论一）

SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 SVM算法原理？...而wx+b的符号与类标记y的符号是否一致能够表示分类是否正确，所以可以用y(wx+b)来表示分类的正确性以及置信度，这就是函数间隔。 ?...假设我们成比例的改变w和b，比如变为2w和2b，超平面没有变，但是函数间隔却会变为原来的两倍，因此，可以对法向量w施加某些约束，如规范化||w||=1，使得间隔是确定的，这时函数间隔就变为几何间隔。...+wnxn+b=0，用w表示所有系数的向量，x表示所有特征的向量，则有： ? 再乘以样本的标签就得到了带符号距离。...考虑到函数间隔和几何间隔的关系，可以转换为： ? ? ? 也就是说，现在支持向量机转换为以下问题了： ?

8192 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭